【摘 要】
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针对滚动轴承故障诊断中存在的非平稳故障信号的特征提取困难这一难题,提出利用同步压缩小波变换（SWT）对故障信号的监测数据进行处理的方法。首先对信号进行连续小波变换（CWT）,其
【机 构】
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江南大学江苏省食品先进制造装备技术重点实验室,江南大学机械工程学院,三重大学
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针对滚动轴承故障诊断中存在的非平稳故障信号的特征提取困难这一难题,提出利用同步压缩小波变换（SWT）对故障信号的监测数据进行处理的方法。首先对信号进行连续小波变换（CWT）,其次对小波变换系数进行同步压缩变换（SST）,然后对SST系数进行自适应阈值去噪,之后在有效信号数据的频率中心附近进行积分提取,最后用提取到的有效信号进行重构。对实测的滚动轴承故障信号进行处理验证,结果表明,SWT具有较高的信号提取精度以及降噪能力,同时具有较高的时频分辨率,能够将故障信号转换为高分辨率的时频谱,弥补了CWT在这方面的
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